[发明专利]构建建筑场景语义地图的方法、装置及储存介质

说明书

本发明提供了构建建筑场景语义地图的方法，包括对建筑空间进行三维重建，对三维重建出来的点云进行点云分割，对分割出的每种形状的点云进行特征求取和记录；提取窗或门的信息；对齐建筑模型与点云模型的坐标系进行语义匹配，最后进行语义标注形成点云语义地图或栅格化的语义地图。本发明充分利用BIM给的先验知识，再与扫描出的点云数据做结合来生成语义地图。这种方法简单快速，稳定性更高，可以说是超出意料之外的使用了一个简单的办法解决了一个非常困难和有巨大应用价值的问题。

技术领域

本发明涉及建筑场景语义地图的构建方法技术领域。

背景技术

语义地图是目前机器人领域非常热门的话题，语义地图可以让机器人真正地去理解它周围的环境，根据周围环境的情况自主地做出决策和行动，而不仅仅只是依赖人类提前设定好的模式和算法。

例如从前的机器人只是靠传感器检测到旁边有障碍物，从而机械地躲避开障碍物。有了语义地图后，机器人可以知道旁边的障碍物是人还是桌子，从而做出不同的反应，如果是人的话就给出一个提醒，为了安全，等人离开后再继续执行任务；如果是桌子就直接绕开。

现在的语义地图技术大多是基于深度学习和点云处理算法的结合，此类方法的算法稳定性差、计算量大，硬件成本高，可以说这类的方法还不够成熟，离真正的落地还有一定距离。

建筑场景都是基于BIM来建造的，虽然建造的实际尺寸和预先设计的尺寸会存在一定的偏差，但是只要是符合建筑规范的建造，这种偏差不会太大，可以保证在是一定范围内的。

发明内容

本发明提供一种构建建筑场景语义地图的方法、装置及存储介质，以至少解决现有技术中的一个或多个问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种构建建筑场景语义地图的方法，包括对建筑空间进行三维重建，对三维重建出来的点云进行点云分割，对分割出的每种形状的点云进行特征求取和记录；提取窗或门的信息；对齐建筑模型与点云模型的坐标系进行语义匹配，最后进行语义标注形成点云语义地图或栅格化的语义地图。

结合构建建筑场景语义地图的方法实施例，所述的对建筑空间进行三维重建，是指利用3D相机、其它可以获取点云数据的传感器或者扫描装置扫描收集整个房间的点云数据。作为可实现的方法之一，采用六自由度机械臂，机械臂末端固定3D相机，3D相机用来实时捕捉点云数据；或者利用可实现的方法之二，用一个轮式移动机器人搭载方法一中的硬件平台来进行更大尺度(整个房间) 的点云数据收集。

作为可实现的方法之一，扫描收集整个房间的点云数据进行三维重建，还包括如下步骤：

a.为了降低计算量，对扫描的点云利用体素滤波器进行降采样，降低原始数据量；

b.把扫描到的点云从扫描装置坐标系转换到机器人手臂基座坐标系，为点云拼接做准备；

c.再次对点云数据进行单通滤波和离群点滤波，过滤掉一些噪声和离群点；

d.当机器人手臂运动到另外一个临近点，再次捕捉点云，重复a-c的工作，并对之前采集的点云在机器人手臂坐标系下进行拼接；

e.当把可达范围内的点云全部扫描、拼接完毕后，三维重建工作结束。

本专利所述的“临近点”，是指机器人手臂相邻的两个停留点，两帧点云可以有部分的重合，能够根据坐标关系拼接在一起就行，具体临近的程度依据相机或扫描仪器的视角大小。

作为可实现的方法之二，用一个轮式移动机器人搭载方法一中的硬件平台来进行更大尺度(整个房间)的点云数据收集，还包括如下步骤：

1)当机械臂扫描完目前可达范围内的所有点云后，底盘带着机械臂移动到临近的位置进行下一次机械臂扫描，重复方法一所述的a-e的工作；